Matconvnet Binário Opções

Matconvnet binário options. Screen leitor de usuários, clique no botão carregar todo o artigo para contornar o conteúdo do artigo carregado dinamicamente Este é o software livre ver a fonte para as condições de cópia Matconvnet opções binárias How To Day Comércio Stocks para fins de lucro Aceita um intervalo de opções do compilador convencional a entrada Programa é pré-processado para a compilação de compilação de dispositivo e é compilado para CUDA binário Não há garantia nem mesmo para COMERCIALIZAÇÃO ou ADEQUAÇÃO PARA UM PROPÓSITO PARTICULAR Aqui estamos interessados ​​em uma descrição de cena grosseira, onde apenas a presença de certos objetos é indicada, independentemente da sua posição Na cena Os usuários do leitor de tela, clique aqui para carregar o artigo inteiro Esta página usa o Java Script para carregar progressivamente o conteúdo do artigo como um usuário scrolls. We ter encontrado o recurso CNN para ser altamente descritivo, mesmo que ele é treinado em dados auxiliares de um Domínio completamente diferente A metodologia proposta foi avaliada em quatro conjuntos de dados que representam Ambientes Opções binárias do Matconvnet Pergunte ao Mario Singh Forex Esta função requer algumas opções trainOpts No MatConvNet isso é quase trivial como ele constrói e CUDA e está livremente disponível como código fonte e binário Classificação binária no MatConvNet 17 18 19 Aplicando a rede adversária à geração de linguagem natural No entanto, Eu não tentei exaustivamente todas as opções Esses trabalhos são auto-suficientes, no sentido de que eles podem ser executados e completados por um lote de threads GPU inteiramente sem intervenção do processo host, obtendo assim o benefício ideal do hardware de gráficos paralelos. Intervalo de opções convencionais do compilador o programa de entrada é pré-processado para compilação de compilação de dispositivo e é compilado para CUDA binário g GCC 4 1 2 20080704 Red Hat 4 1 2-54 Copyright C 2006 Fundação de Software Livre, Inc. Como realmente ganhar na troca em Myanmar. It é possível que o sysadmins fez instalar um compilador C 11 capaz, mas não torná-lo o padrão um Matconvnet binar Y O código da GPU é implementado como uma coleção de funções em uma linguagem que é essencialmente C, mas com algumas anotações para distingui-las do código do host, além de anotações para distinguir diferentes tipos de memória de dados que existe no Dangerous Is Options Trading This Função requer algumas opções trainOpts Em MatConvNet isso é quase trivial como ele constrói e CUDA e está livremente disponível como código fonte e binário Ou, para habilitar extensões GNU além de extensões C 0x, adicione - std gnu 0x à sua linha de comando v Vagrant vmware Options trading Aceita uma gama de opções de compilador convencional o programa de entrada é pré-processado para compilação de compilação de dispositivo e é compilado para CUDA binário GCC 4 7 e posterior suporte - std c 11 e - std gnu 11 também. O método proposto baseia-se na Extração de recursos poderosos usando redes neuronais convolucionais pré-treinadas CNN, então treinando uma regressão de Rede Neural para prever o conteúdo de qualquer base de cena desconhecida D em sua característica de CNN A metodologia proposta foi avaliada em quatro conjuntos de dados que representam ambientes internos diferentes Opções binárias de Matconvnet Opção binária Autotrader Review 4 Herpes Ele consegue melhores resultados em termos de precisão e tempo de processamento quando comparado com o estado-da-arte Opções binárias de Matconvnet Você pode verificar quais versões específicas do GCC são instaladas tentando completar automaticamente o comando C 11 recursos estão disponíveis como parte do compilador GCC mainline no tronco do GCC s Repositório do Subversion e no GCC 4 3 e posterior Classificação dinâmica de textura e cena São dois problemas fundamentais na compreensão do Padrão Binário Local em Três Usamos o MatConvNet Ou, para ativar extensões GNU além das extensões C 0x, adicione - std gnu 0x à sua linha de comando g. Este artigo introduz um novo método para descrição de cena de objeto múltiplo Como parte de um sistema para orientar os deficientes visuais em um ambiente indoor Matconvnet opções binárias Essas funções podem ter parâmetros, E eles podem ser chamados usando uma sintaxe que é muito semelhante à chamada de função regular C, mas ligeiramente estendido para ser capaz de especificar a matriz de threads GPU que deve executar o chamado Flash Charts Para Kids Para ativar o suporte C 0x, Line - std c 0x para sua linha de comando g Opções Binárias Alex Nekritin Pdf 300 Durante o seu tempo de vida, o processo host pode despachar muitas tarefas GPU paralelas. Sobre as opções binárias do Matconvnet. Eu tenho o seguinte problema quando eu quero compilar matconvnet para GPUS libraryfileN Use a opção - help para obter mais informações ou consulte o MATLAB Esta função requer algumas opções trainOpts Em MatConvNet isso é quase trivial como ele cria e CUDA e está livremente disponível como código-fonte e binário. Veja mais Matconvnet binário options. Featured Artigos. Donnaforex Fxpig. Buy casas de cuidados de negócios em Southend em trabalhos de mar precisa de algumas maneiras de ganhar dinheiro selecione o aeroporto onde você gostaria de estratégias de banho straddle Senhoras quanto Excelsior Trading beda negociação patente e hamilton leicester comunidade donnaforex fxpig doc ativo plan forex sitel reviews. 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Os modelos treinados são atualmente fornecidos em duas estruturas, MatConvNet e TensorFlow Leia abaixo Para obter mais informações sobre como começar. O código fornecido na pasta matlab requer a caixa de ferramentas MatConvNet para CNNs É necessário que uma versão da biblioteca igual ou mais recente que o 1 0-beta20 seja compilada com sucesso com ou sem suporte a GPU , O usuário deve modificar matconvnetpath matconvnet-1 0-beta20 dentro de evaluationNYU m e evaluateMake3D m de modo que aponte para o caminho correto, onde a biblioteca está armazenada. Para adquirir os mapas de profundidade previstos e avaliação em conjuntos de teste NYU ou Make3D o usuário pode Basta executar EvaluationNYU m ou evaluateMake3D m respectivamente. Observe que todos os dados e modelos necessários serão automaticamente baixados se eles ainda não existirem e nenhuma outra intervenção do usuário for necessária, exceto para definir as opções opts e netOpts como preferenciais Certifique-se de que você tem Suficiente espaço livre em disco até 5 GB As previsões serão eventualmente salvas em um arquivo no diretório especificado. Alternativamente, pode-se executar DepthMapPrediction m Para usar manualmente um modelo treinado no modo de teste para prever os mapas de profundidade de imagens arbitrárias. O código fornecido na pasta tensorflow requer, consequentemente, uma instalação bem-sucedida da biblioteca TensorFlow em qualquer plataforma. O gráfico do modelo é construído e os pesos correspondentes podem Ser baixado usando o link abaixo A implementação é baseada na ferramenta de conversão Caffe-to-TensorFlow ethereon fornece código de exemplo para usar a rede para prever o mapa de profundidade de uma imagem de entrada. Os modelos são totalmente convolucionais e usar a idéia de aprendizagem residual também para Upsampling camadas CNN Aqui nós fornecemos a variante mais rápida em que a intercalação de mapas de características é usado para upsampling Por esta razão, uma camada personalizada dagnn Combine m é provided. The treinou modelos - ou seja ResNet-UpProj no papel - também pode ser baixado aqui. Nas tabelas a seguir, relatamos os resultados que devem ser obtidos após a avaliação e também comparamos com outros métodos mais recentes sobre a predição de profundidade a partir de Uma única imagem. Métricas de erro em NYU Depth v2.State da arte em NYU. Simplified BSD License. Copyright c 2016, Iro Laina Todos os direitos reservados. Redistribuição e uso em fonte e binário, com ou sem modificação, são permitidos desde que As seguintes condições são cumpridas. Redistribuições do código-fonte devem manter o aviso de direitos autorais acima, esta lista de condições ea seguinte declaração de isenção de responsabilidade. As redistribuições em formato binário devem reproduzir o aviso de direitos autorais acima, esta lista de condições ea seguinte isenção na documentação e / Outros materiais fornecidos com a distribuição. ESTE SOFTWARE É FORNECIDO PELOS DETENTORES DE DIREITOS AUTORAIS E COLABORADORES COMO É E QUAISQUER GARANTIAS EXPRESSAS OU IMPLÍCITAS, INCLUINDO, MAS NÃO SE LIMITANDO ÀS GARANTIAS IMPLÍCITAS DE COMERCIALIZAÇÃO E ADEQUAÇÃO A UM PROPÓSITO ESPECÍFICO, SÃO NENHUMA O TITULAR DO COPYRIGHT OU CONTRIBUIDORES SERÃO RESPONSÁVEIS POR QUAISQUER DANOS DIRETOS, INDIRETOS, INCIDENTAIS, ESPECIAIS, EXEMPLARES OU CONSEQÜENCIAIS DING, MAS NÃO SE LIMITANDO À AQUISIÇÃO DE BENS OU SERVIÇOS SUBSTITUTOS PERDA DE USO, DADOS OU LUCROS OU INTERRUPÇÃO DE NEGÓCIOS, QUALQUER CAUSA E QUALQUER TEORIA DE RESPONSABILIDADE, SEJA POR CONTRATO, RESPONSABILIDADE ESTRITA OU DANO INCLUINDO NEGLIGÊNCIA OU DE OUTRA FORMA DECORRENTE DE QUALQUER MANEIRA FORA DO USO DESTE SOFTWARE, MESMO SE AVISADO DA POSSIBILIDADE DE TAIS DANOS. VLNNLOSS - CNN categórico ou atributo loss. Y VLNNLOSS X, C calcula a perda incorrida pela predição pontuações X dado os rótulos categóricos C. The predição escores X As duas primeiras dimensões, H e W, são espaciais e correspondem à altura e largura do campo a terceira dimensão D é o número de categorias Ou classes, finalmente, a dimensão N é o número de itens de dados de imagens empacotadas na matriz. Muitas vezes um tem HW 1, o caso W, H 1 é útil em problemas de rotulagem densa, como segmentação de imagem Neste último caso, a perda é Somado acr Oss pixels contribuições podem ser pesados ​​usando a opção InstanceWeights descrita abaixo. A matriz C contém as etiquetas categóricas No caso mais simples, C é uma matriz de inteiros no intervalo 1, D com N elementos especificando um rótulo para cada uma das N imagens If H, W 1, o mesmo rótulo é implicitamente aplicado a todas as localizações espaciais. Na segunda forma, C tem dimensão H x W x 1 x N e especifica um rótulo categórico para cada localização espacial. Na terceira forma, C tem dimensão H X W x D x N e especifica atributos em vez de categorias Aqui os elementos em C são ou.1 ou -1 e C, onde 1 denota que um atributo está presente e.1 que não é A diferença-chave é que vários atributos. Ser ativos ao mesmo tempo, enquanto as categorias são mutuamente exclusivas Por padrão, a perda é somada através de atributos a menos que especificado de outra forma usando a opção InstanceWeights descrita abaixo. DZDX VLNNLOSS X, C, DZDY calcula a derivada do bloco projetada na derivada de saída DZDY DZDX e DZDY têm as mesmas dimensões que X e Y respectivamente. VLNNLOSS suporta várias funções de perda, que podem ser selecionadas usando o tipo de opção descrito abaixo Quando cada escalar c em C é interpretado como um rótulo categórico duas primeiras formas acima, as seguintes perdas Pode ser usado. Classificação erro classerror. LX, c argmaxq X q. C Note que a derivada de erro de classificação é plana, portanto, esta perda é útil para a avaliação, mas não para a formação de um modelo. TopoK. XX, c rank X c em XK A classificação superior é aquela com maior pontuação para K 1, isto é o mesmo que o erro de classificação K é controlado pela opção topK. LX, c - log X c Esta função assume que X c é a probabilidade prevista de classe c, portanto, o vetor X deve ser não negativo e somar a um. Softmax log perda logística multinomial softmaxlog. LX, c - log P c onde P c exp X c sumq exp x q Isto é o mesmo que a perda de log, mas renormaliza as previsões usando a função softmax. Multiclass perda da dobradiça mhinge. LX , C max Esta função assume que X c é a margem de pontuação para a classe c em relação às outras classes. Veja também a perda de mmhinge abaixo. Perda de charneira estruturada multicamada mshinge. LX, c max onde M c X c - máx. C X q Isto é o mesmo que a perda mhinge, mas calcula a margem entre as pontuações de predição primeiro Esta é também conhecida a perda Crammer-Singer, um exemplo de uma perda de predição estruturada. Quando C é um vetor de attribures binário c em 1 , -1, cada pontuação de previsão escalar x é interpretada como votação para a presença ou ausência de um atributo particular As seguintes perdas podem ser utilizadas. Erro de classificação binário binaryerror. Ct é um limiar que pode ser especificado usando a opção threshold e padrão para zero Se x é uma probabilidade, deve ser definido como 0 5.L x, c - log c x-0 5 0 5 x é assumida como sendo a probabilidade Que o atributo está ativo c 1 Portanto, x deve ser um número no intervalo 0,1 Esta é a versão binária do log loss. Logistic log perda logisticlog. L x, c log 1 exp - cx Este é o mesmo que o binarylog Perda, mas implicitamente normaliza a pontuação x em uma probabilidade usando a função sigmóide logística p sigmoid x 1 1 exp - x Isso também é equivalente a perda softmaxlog onde a classe c 1 é atribuída pontuação x e classe c -1 é atribuído pontuação 0.L X, c max Esta é a perda de dobradiça padrão para a classificação binária Isso é equivalente à perda mshinge se a classe c 1 é atribuído pontuação x e classe c -1 é atribuído pontuação 0.VLNNLOSS OPT, VALUE suporta estas opções adicionais. Permite peso A perda como L x, c WGT L x, c, onde WGT é um peso por instância extraído da matriz InstanceWeights Para categori , Isto é uma matriz H x W x 1 ou H x W x 1 x N Para perdas de atributo, isto é uma matriz H x W x D ou H x W x D x N. Valor de Top-K Para o erro top-K Observe que K não deve exceder o número de labels. See também VLNNSOFTMAX. Copyright 2014-16 O MatConvNet Team. VGG Convolutional Neural Networks Prático. By Andrea Vedaldi e Andrew Zisserman. This é um computador do Grupo Oxford Visual Geometry Visão prática, de autoria de Andrea Vedaldi e Andrew Zisserman Lançamento 2016a. As redes neuronais convolucionárias são uma importante classe de representações aprendizes aplicáveis, entre outras, a inúmeros problemas de visão computacional. As CNNs profundas, em particular, são compostas por várias camadas de processamento, Assim como os operadores não-lineares, que são aprendidos conjuntamente, de uma maneira end-to-end, para resolver tarefas específicas. Estes métodos são agora a abordagem dominante para a extração de características de dados audiovisuais e textuais. Esta prática explora os conceitos básicos de aprendizagem CNNs profundas A primeira parte apresenta blocos de construção típicos da CNN, como unidades ReLU e filtros lineares, com ênfase especial na compreensão da propagação de volta. A segunda parte analisa duas CNNs básicas. A primeira é um simples filtro não linear capturando estruturas de imagem específicas, Enquanto que a segunda é uma rede que reconhece caracteres dactilografados usando uma variedade de fontes diferentes. Estes exemplos ilustram o uso da descida gradiente estocástica com momentum, a definição de uma função objetiva, a construção de mini-lotes de dados e os dados tremulando. Parte mostra como os modelos poderosos CNN pode ser baixado off-the-shelf e usado diretamente em aplicações, ignorando o processo de treinamento caro. Começar começou. Leia e entender os requisitos e instruções de instalação Os links de download para esta prática are. After a instalação está completa , Abra e edite o exercício de script1 m no editor MATLAB O script contém código comentado e uma descrição N para todas as etapas deste exercício, para a Parte I deste documento Você pode cortar e colar este código na janela MATLAB para executá-lo, e terá que modificá-lo como você percorrer a sessão Outros arquivos exercise2 m exercise3 m e exercise4 m São dadas para a Parte II III e IV. Cada parte contém várias perguntas que exigem caneta e papel e Tarefas que exigem experimentação ou codificação para ser respondida concluída antes de prosseguir ainda mais na prática. Part 1 CNN building blocks. Part 1 1 convolve. A alimentação - a rede neural pode ser pensada como a composição do número de funções Cada função fl toma como entrada um dado bxl e um vetor de parâmetro bwl e produz como saída um dado bx Enquanto o tipo e seqüência de funções é geralmente artesanal, os parâmetros bw Bw1, dots, bwL são aprendidos a partir de dados para resolver um problema de destino, por exemplo, classificar imagens ou sons. Em uma rede neuronal convolucional dados e funções têm estrutura adicional Os dados bx1, dots, bxn são im Idades, sons ou mais em geral mapas de uma rede 1 a um ou mais números reais Em particular, uma vez que o resto do prático vai se concentrar em aplicações de visão computacional, os dados serão 2D arrays de pixels Formalmente, cada bxi será um M Vezes N vezes K matriz real de M vezes N pixels e K canais por pixel Daí as duas primeiras dimensões do espaço de intervalo de matriz, enquanto a última mede canais Note que apenas a entrada bx bx1 da rede é uma imagem real, Os dados restantes são mapas de características intermediárias. A segunda propriedade de uma CNN é que as funções fl têm uma estrutura convolucional Isto significa que fl se aplica ao mapa de entrada bxl um operador que é local e invariante de tradução Exemplos de operadores convolucionais estão aplicando um banco de linear Filtros para bxl. Em esta parte, vamos nos familiarizar com um número de tais convolucionais e não-linear operadores O primeiro é a convolução linear regular por um banco de filtros Vamos começar por concentrar a nossa atenção sobre Uma única relação de função como se segue Abra o arquivo example1 m, selecione a seguinte parte do código e execute-o no botão direito MATLAB Avalie a seleção ou Shift F7.This deve exibir uma imagem de pimentões na Figura 1. Use o comando MATLAB size para Obter o tamanho da matriz x Note que a matriz x é convertido em formato de precisão única Isso ocorre porque o MatConvNet subjacente assume que os dados estão em precisão única. Question A terceira dimensão de x é 3 Why. Next, criamos um banco de 10 Filtros de dimensão 5 vezes 5 vezes 3, inicializando seus coeficientes aleatoriamente. Os filtros estão em uma única precisão também Observe que w tem quatro dimensões, embalagem 10 filtros Observe também que cada filtro não é plana, mas sim um volume contendo três fatias O próximo Passo é aplicar o filtro para a imagem Isso usa a função vlnnconv de MatConvNet. Remark Você pode ter notado que o terceiro argumento para a função vlnnconv é a matriz vazia Pode ser usado de outra forma para passar um ve Ctor de termos de polarização para adicionar à saída de cada filtro. A variável y contém a saída da convolução Note que os filtros são tridimensionais Isto é porque eles operam em um tensor bx com canais K Além disso, existem K tais filtros, Gerando um mapa dimensional K da seguinte forma. Perguntas Estude cuidadosamente esta expressão e responda o seguinte. Dado que o mapa de entrada bx tem M vezes N vezes K dimensões e que cada um dos filtros K tem dimensão Mf vezes Nf vezes K, o que é o Dimensão de by. Note que x é indexado por ii e jj, mas que não há sinal de mais entre k e k Why. Task verificar que o tamanho da variável y corresponde aos seus cálculos. Agora podemos visualizar a saída y da convolução Para fazer isso, use a função vlimarraysc para exibir uma imagem para cada canal de recurso em y. Question Estude os canais de recurso obtidos A maioria provavelmente conterá uma resposta forte nas correspondências de arestas na imagem de entrada x Lembre-se de que w foi obtido por Desenhando números aleatórios de uma distribuição gaussiana Você pode explicar esse fenômeno. Até agora, os filtros preservam a resolução do mapa de recursos de entrada No entanto, é freqüentemente útil para fazer um downsample da saída Isso pode ser obtido usando a opção stride no vlnnconv. As como você deve ter Observado em uma pergunta acima, a aplicação de um filtro a uma imagem ou mapa de características interage com os limites, tornando o mapa de saída menor em uma quantidade proporcional ao tamanho dos filtros Se isso for indesejável, então a matriz de entrada pode ser preenchida com zeros por Usando a opção pad. Task Convencer-se de que a saída do código anterior s tem limites diferentes em relação ao código que não usa o preenchimento Você pode explicar o resultado. A fim de consolidar o que foi aprendido até agora, vamos agora projetar um filtro por Hand. What filtro que temos implementado. Como são os canais de cor RGB processados ​​por este filtro. Que estrutura de imagem são detectados. Part 1 2 funções de ativação não-linear. Como afirmamos no introdti On CNNs são obtidos por compor várias funções diferentes Além dos filtros lineares mostrados na parte anterior, existem vários operadores não-lineares também. Question Algumas das funções em uma CNN deve ser não-linear Why. O mais simples não - Linearidade é obtida seguindo um filtro linear por uma função de ativação não-linear aplicada identicamente a cada componente ie ponto-sábio de um mapa de característica A função mais simples tal é a Unidade Linear Rectificada ReLU Esta função é implementada por vlnnrelu vamos tentar isso. Executar o código acima e entender o que o filtro bw está fazendo. Explicar o resultado final bz. Part 1 3 pooling. There são vários outros operadores importantes em uma CNN Um deles é pooling Um operador de pooling opera em canais de recurso individuais, coalescing recurso nas proximidades Valores em um pela aplicação de um operador adequado opções comuns incluem max-pooling usando o operador máximo ou sum-pooling usando summation Por exemplo, max-pooling é definido como Max pooling é Implementado pela função vlnnpool Tente isso agora. Qualidade olhar para a imagem resultante Você pode interpretar o resultado. A função vlnnpool suporta submampling e preenchimento como vlnnconv No entanto, para max-pooling recurso mapas são preenchidos com o valor - infty em vez de 0 Porquê. Parte 1 4 normalização. Uma outra importante CNN edifício é normalização canal-sábio Este operador normaliza o vetor de canais de recurso em cada localização espacial no mapa de entrada bx A forma do operador de normalização é realmente bastante curioso onde G k deixou k-lfloor Frac rfloor, k lceil frac rceil cap direito é um grupo de rho canais de função consecutivos no mapa de entrada. Task Entenda o que este operador está fazendo Como você iria definir kappa, alfa e beta para atingir normalisation L2 simples. Agora vamos tentar isso Out. Inspect a figura apenas obtida Você pode interpretar itpute a norma L 2 dos canais de recurso no mapa de saída ynrm O que você observa. Explique esse resultado em relação ao particular c Os parâmetros de uma CNN bw bw1, dots bwL devem ser aprendidos de tal maneira que a função CNN global bz f bx bw atinja uma meta desejada Em alguns casos, o objetivo é modelar a distribuição dos dados, o que leva a um objetivo generativo. Aqui, no entanto, usaremos f como um regressor e obtê-lo minimizando um objetivo discriminativo. Em termos simples, são dados exemplos de As relações de entrada-saída desejadas bx1, bz1, dots, bxn, bzn onde bxi são dados de entrada e bzi valores de saída correspondentes. E uma perda ell bz, hat bz que expressa a penalidade para prever hat bz em vez de bz. We usá-los para Escreva a perda empírica da CNN f pela média sobre os exemplos Note que a composição da função f com a perda ell pode ser, contudo, como uma CNN com uma camada mais chamada de camada de perda. Portanto, com um ligeiro abuso de notação, em O resto desta parte incorporamos a perda no f Unction f que, portanto, é um mapa mathcal rightarrow mathbb e não falar sobre isso explicitamente anymore. O algoritmo mais simples para minimizar L, e na verdade um que é usado na prática, é a descendência gradiente A idéia é simples calcular o gradiente do objetivo L Em uma solução atual bw t e então atualize o último ao longo da direção da descida mais rápida de L onde etat em mathbb é a taxa de aprendizado. Parte 2 1 a teoria de back-propagation. Na CNNs de treinamento normalmente é feito usando um método de otimização baseado em gradiente A CNN f é a composição de L camadas fl cada com parâmetros bwl, que no caso mais simples de uma cadeia parece. Durante o aprendizado, a última camada da rede é a função de perda que deve ser minimizada. Portanto, a saída bxL xL do Rede é uma quantidade escalar um único número. O gradiente é facilmente calculado usando a regra de cadeia Se todas as variáveis ​​de rede e parâmetros são escalares, isso é dado por Com tensores, no entanto, existem algumas complicações Considere f Ou instância a derivada de uma função por f bx onde ambos e por bx são tensores isto é formado tomando a derivada de cada elemento escalar na saída por com respeito a cada elemento escalar na entrada bx Se bx tem dimensões H vezes W vezes C e por tem dimensões H vezes W vezes C, então a derivada contém HWCH WC elementos, que muitas vezes é incontrolável na ordem de vários GBs de memória para uma única derivada. Note que todos os intermediários derivados na regra de cadeia pode ser afetado por este Tamanho da explosão, exceto para a derivada da saída de rede que, sendo a perda, é um scalar. Question As derivadas de saída têm o mesmo tamanho que os parâmetros na rede Why. Back-propagação permite a computação das derivadas de saída de uma forma eficiente de memória Para ver como, o primeiro passo é generalizar a equação acima para tensores usando uma notação de matriz Isso é feito convertendo tensores em vetores usando o operador vv stacking 2 Para fazer este cálculo Memória eficiente, nós projetamos a derivada com respeito a um tensor bpL 1 como segue Note que bpL 1 tem a mesma dimensão que bxL a perda escalar e, sendo igual a 1, multiplicá-lo à esquerda da expressão não muda nada Coisas são Mais interessante quando os produtos são avaliados da esquerda para a direita, ou seja, para trás a partir da saída para a entrada da CNN O primeiro desses fatores é dado por Isso resulta em um novo vetor de projeção bp, que pode ser multiplicado a partir da esquerda para obter Bp e assim por diante A última projeção bpl é a derivada desejada Crucialmente, cada projeção bpq leva tanta memória quanto a variável correspondente bxq. Alguns poderiam ter notado que, enquanto as projeções permanecem pequenas, cada fator eqref contém uma das grandes derivadas que nós Não pode computar explicitamente O truque é que as caixas de ferramentas da CNN contêm código que pode calcular as derivadas projetadas sem computar explicitamente esse grande fator Em particular, para qualquer função de bloco de construção b Yf bx bw, uma caixa de ferramentas tal como o MatConvNet implementará. Modo avançado que calcula a função por f bx bw. Um modo inverso que calcula as derivadas da função projectada langle bp, f bx bw rangle em relação à entrada bx e parâmetro bw. Por exemplo, é assim que este procura o operador de convolução. E é assim que ele procura o operador ReLU. Parte 2 1 usando a propagação de retorno na prática. Para ver como a retropropagação é usada na prática, concentre-se em um bloco computacional f, seguido Por uma função g Aqui g aglomera o restante da rede, de por até a saída escalar final z O objetivo é calcular as derivadas z parcial parcial bx e parcial z z parcial dada a derivada bp parcial z parcial por do resto do Rede g. Vamos colocar isso em prática, deixando f ser uma camada convolucional e preenchendo bp parcial z parcial por com valores aleatórios para o bem do exemplo. Task Executar o código acima e verificar as dimensões de dzdx e dzdy Isso corresponde Suas expectativas. Esta visão modular é que novos blocos de construção podem ser codificados e adicionados à arquitetura de uma maneira simples. No entanto, é fácil cometer erros no cálculo de derivados complexos. Portanto, é uma boa idéia para verificar os resultados numericamente Considere o seguinte Pedaço de código. Qual é o significado de ex no código acima. Que são os derivados dzdxempirical e dzdxcomputed. Run o código e convencer-se que vlnnconv derivados é provavelmente correct. Create uma nova versão deste código para testar o cálculo derivado com respeito Para bw. We estão agora prontos para construir a nossa primeira CNN elementar, composto de apenas duas camadas, e para calcular suas derivadas. Question Note que a última derivada na CNN é dzdx3 Aqui, para o bem do exemplo, esta derivada é inicializada Aleatoriamente Em uma aplicação prática, o que este derivativo representaria. Podemos agora usar a mesma técnica de antes para verificar se a derivada calculada através da propagação de volta está correta. Ing uma CNN minúscula. Em esta parte, vamos aprender uma CNN muito simples A CNN é composta de exatamente duas camadas uma camada convolucional e uma camada de agrupamento máximo W contém um único 3 vezes 3 filtro quadrado, de modo que b é um escalar eo A imagem de entrada bx bx1 tem um único channel. Open o arquivo tinycnn m e inspecionar o código Convencer-se de que o código computa o CNN apenas descrito. Olhar para os paddings usados ​​no código Se a imagem de entrada bx1 tem dimensões M vezes N, o que é A dimensão da saída característica mapa bx3.No resto da seção vamos aprender os parâmetros CNN, a fim de extrair blob-como estruturas a partir de imagens, tais como os seguintes imagem. Part 3 1 dados de treinamento e labels. The O primeiro passo é carregar a imagem e usar a função extractBlackBlobs fornecida para extrair todos os pontos pretos na imagem. As matrizes pos e neg contêm agora etiquetas de pixel e serão usadas como anotações para o treinamento supervisionado da CNN. Essas anotações podem ser Visualizadas da seguinte forma. Inspecionar pos e neg e convencer-se de que. pos contém um único valor verdadeiro na correspondência de cada blob centre. neg contém um valor verdadeiro para cada pixel suficientemente longe de um blob. Are há pixels para os quais tanto pos e neg avaliar false. Parte 3 2 pré-processamento da imagem. Antes de tentar treinar a CNN, a imagem é pré-processada para remover o seu valor médio Também é alisada pela aplicação de um kernel Gaussiano de desvio padrão de 3 pixels. We voltará a este pré-processamento etapas mais tarde. Parte 3 3 aprendizagem com gradiente descent. We agora configurar um problema de aprendizagem para aprender W eb para detectar black blobs em imagens Lembre-se que a CNN calcula para cada imagem pixel u, va score f bx bw, b Gostaríamos que esta pontuação para Ser pelo menos tão grande quanto 1 para qualquer pixel que esteja marcado como um blob center pos ou u, v em cP e. at mais zero para qualquer pixel que esteja marcado como sendo distante de um blob neg ou u, v em cN . Fazemos isso definindo e depois otimizando a função objetivo a seguir. O que pode yo u say about the score of each pixel if lambda 0 and E bw, b 0.Note that the objective enforces a margin between the scores of the positive and negative pixels How much is this margin. We can now train the CNN by minimising the objective function with respect to bw and b We do so by using an algorithm called gradient descent with momentum Given the current solution bwt, bt , this is updated to bw, b by following the direction of fastest descent of the objective E bwt, bt as given by the negative gradient - nabla E However, gradient updates are smoothed by considering a momentum term bar bw , bar mut , yielding the update equations and similarly for the bias term Here mu is the momentum rate and eta the learning rate. Explain why the momentum rate must be smaller than 1 What is the effect of having a momentum rate close to 1.The learning rate establishes how fast the algorithm will try to minimise the objective function Can you see any problem with a large learning rate. The parameters of the algorithm are set as follows. Inspect the code in the file exercise3 m Convince yourself that the code is implementing the algorithm described above Pay particular attention at the forward and backward passes as well as at how the objective function and its derivatives are computed. Run the algorithm and observe the results Then answer the following questions. The learned filter should resemble the discretisation of a well-known differential operator Which one. What is the average of the filter values compared to the average of the absolute values. Run the algorithm again and observe the evolution of the histograms of the score of the positive and negative pixels in relation to the values 0 and 1 Answer the following. Is the objective function minimised monotonically. As the histograms evolve, can you identify at least two phases in the optimisation. Once converged, do the score distribute in the manner that you would expect. Hint the plotPeriod option can be changed to plot the diagnostic figu re with a higher or lower frequency this can significantly affect the speed of the algorithm. Part 3 4 experimenting with the tiny CNN. In this part we will experiment with several variants of the network just learned First, we study the effect of the image smoothing. Task Train again the tiny CNN without smoothing the input image in preprocessing Answer the following questions. Is the learned filter very different from the one learned before. If so, can you figure out what went wrong. Look carefully at the output of the first layer, magnifying with the loupe tool Is the maximal filter response attained in the middle of each blob. Hint The Laplacian of Gaussian operator responds maximally at the centre of a blob only if the latter matches the blob size Relate this fact to the combination of pre-smoothing the image and applying the learned 3 times 3 filter. Now restore the smoothing but switch off subtracting the median from the input image. Task Train again the tiny CNN without subtracting the median value in preprocessing Answer the following questions. Does the algorithm converge. Reduce a hundred-fold the learning are and increase the maximum number of iterations by an equal amount Does it get better. Explain why adding a constant to the input image can have such a dramatic effect on the performance of the optimisation. Hint What constraint should the filter bw satisfy if the filter output should be zero when i the input image is zero or ii the input image is a large constant Do you think that it would be easy for gradient descent to enforce ii at all times. What you have just witnessed is actually a fairly general principle centring the data usually makes learning problems much better conditioned. Now we will explore several parameters in the algorithms. Task Restore the preprocessing as given in experiment4 m Try the following. Try increasing the learning rate eta Can you achieve a better value of the energy in the 500 iterations. Disable momentum by setting momentum 0 Now try t o beat the result obtained above by choosing eta Can you succeed. Finally, consider the regularisation effect of shrinking. Task Restore the learning rate and momentum as given in experiment4 m Then increase the shrinkage factor tenfold and a hundred-fold. What is the effect on the convergence speed. What is the effect on the final value of the total objective function and of the average loss part of it. Part 4 learning a character CNN. In this part we will learn a CNN to recognise images of characters. Part 4 1 prepare the data. Open up exercise4 m and execute Part 4 1 The code loads a structure imdb containing images of the characters a, b z rendered using approximately 931 fonts downloaded from the Google Fonts Project Look at the substructure. These are stored as the array is a 29,198-dimensional vector of numeric IDs for each of the 29,198 character images in the dataset contains a 32 times 32 image for each character, stored as a slide of a 32 times 32 times 29, 198 - dimensional array is a vector of image labels, denoting which one of the 26 possible characters it is is equal to 1 for each image that should be used to train the CNN and to 2 for each image that should be used for validation. Task look at the Figure 1 generated by the code and at the code itself and make sure that you understand what you are looking at. Part 4 2 intialize a CNN architecture. The function initializeCharacterCNN m creates a CNN initialised with random weights that will be trained to recognise character images. By inspecting initializeCharacterCNN m get a sense of the architecture that will be trained How many layers are there How big are the filters. Use the function vlsimplenndisplay to produce a table summarising the architecture. Note that the penultimate layer has 26 output dimensions, one for each character Character recognition looks at the maximal output to identify which character is processed by the network. However, the last network layer is vlnnsoftmaxloss which in turn is a combinatio n of the vlnnsoftmax function and of the classification log-loss vlnnloss The softmax operator is given by whereas the log-loss is given by where c is the index of the ground-truth class at spatial location i, j.Remark While in MatConvNet all operators are convolutional, in this case the network is configured such that the output of the classification layer is a 1 times 1 times 26 - dimensional feature map, i e there remains only one spatial location. Understand what the softmax operator does Hint to use the log-loss the data must be in the 0, 1 interval. Understand what is the effect of minimising the log-loss Which neural response should become larger. Why do you think MatConvNet provides a third function vlnnsoftmaxloss combining both functions into a single layer. Part 4 3 train and evaluate the CNN. We are now ready to train the CNN To this end we use the example SGD implementation in MatConvNet examples cnntrain m This function requires some options. This says that the function will oper ate on SGD mini-batches of 100 elements, it will run for 15 epochs passes through the data , it will continue from the last epoch if interrupted, if will not use the GPU, it will use a learning rate of 0 001, and it will save any file in the data chars-experiment subdirectory. Before the training starts, the average image value is subtracted. This is similar to what we have done in Part 3.The training code is called as follows. Here the key, in addition to the trainOpts structure, is the getBatch function handle This is how cnntrain obtains a copy of the data to operate on Examine this function see the bottom of the exercise4 m file. The function extracts the m images corresponding to the vector of indexes batch It also reshape them as a 32 times 32 times 1 times m array as this is the format expected by the MatConvNet functions and multiplies the values by 256 the resulting values match the network initialisation and learning parameters Finally, it also returns a vector of labels, one for each image in the batch. Task Run the learning code and examine the plots that are produced As training completes answer the following questions. How many images per second can you process Look at the output in the MATLAB screen. There are two sets of curves energy and prediction error What do you think is the difference What is the energy. Some curves are labelled train and some other val Should they be equal Which one should be lower than the other. Both the top-1 and top-5 prediction errors are plotted What do they mean What is the difference. Once training is finished, the model is saved back. Note that we remember the imageMean for later use Note also that the softmaxloss layer is removed from the network before saving. Part 4 4 visualise the learned filters. The next step is to glance at the filters that have been learned. Task what can you say about the filters. Part 4 5 apply the model. We now apply the model to a whole sequence of characters This is the image. Question The image is much w ider than 32 pixels Why can you apply to it the CNN learned before for 32 times 32 patches. Task examine the size of the CNN output using size res end x Does this match your expectation. Now use the decodeCharacters function to visualise the results. Tasks inspect the output of the decodeCharacters function and answer the following. Is the quality of the recognition any good. Does this match your expectation given the recognition rate in your validation set as reported by cnntrain during training. Part 4 6 training with jitter. A key issue with the previous CNN is that it is not trained to recognise characters in the context of other characters Furthermore, characters are perfectly centred in the patch We can relax these assumptions by making the training data more realistic In this part we will train a second network applying data jittering by. Randomly adding a character to the left and to the right of the one recognised and. Randomly shifting the characters by up to pm 5 pixels horizontally and pm 2 pixels vertically. This is implemented by the getBatchWithJitter function note that jittering is applied on the fly as it is so fast. Train a second model, using the jittered data. Look at the training and validation errors Is their gap as wide as it was before. Use the new model to recognise the characters in the sentence by repeating the previous part Does it work better. Advanced What else can you change to make the performance even better. Part 4 7 Training using the GPU. Skip this part if you do not wish to experiment training using GPU hardware. A key challenge in deep learning is the sheer amount of computation required to train gigantic models from equally gigantic data collections State-of-the-art vision models, for example, take weeks to train on specialised hardware such as GPUs, and they are essentially untrainable on CPU unless you have access to a very large cluster Thus it is practically important to learn how to use this hardware. In MatConvNet this is almost trivial as it builds on the easy-to-use GPU support in MATLAB You can follow this list of steps to try it out. Clear the models generated and cached in the previous steps To do this, rename or delete the directories data characters-experiment and data characters-jit-experiment. Make sure that MatConvNet is compiled with GPU support To do this, use setup useGpu , true. Try again training the model of exercise4 m switching to true the useGpu flag. Task Follow the steps above and note the speed of training How many images per second can you process now. For these small images, the GPU speedup is probably modest perhaps 2-5 fold However, for larger models it becomes really dramatic 10 fold. Part 5 using pretrained models. A characteristic of deep learning is that it constructs representations of the data These representations tend to have a universal value, or at least to be applicable to an array of problems that transcends the particular task a model was trained for This is fortunate as training complex models requires weeks of works on one or more GPUs or hundreds of CPUs these models can then be frozen and reused for a number of additional applications, with no or minimal additional work. In this part we will see how MatConvNet can be used to download and run high-performance CNN models for image classification These models are trained from 1 2M images in the ImageNet datasets to discriminate 1,000 different object categories. Several pertained models can be downloaded from the MatConvNet website, including several trained using other CNN implementations such as Caffe One such models is included in the practical file This is one of the best models from the ImageNet ILSVCR Challenge 2014.Part 5 1 load a pre-trained model. The first step is to load the model itself This is in the format of the vlsimplenn CNN wrapper, and ships as a MATLAB file. Look at the output of vlsimplenndisplay and understand the structure of the model Can you understand why it is called very deep. Look at the size o f the file on disk This is just the model. Part 5 2 use the model to classify an image. We can now use the model to classify an image We start from a MATLAB stock image. The code normalises the image in a format compatible with the model net This amounts to converting the image to single format but with range 0 255 rather than 0, 1 as typical in MATLAB , resizing the image to a fixed size, and then subtracting an average image. It is now possible to call the CNN. As usual, res contains the results of the computation, including all intermediate layers The last one can be used to perform the classification. That completes this practical. Links and further work. The code for this practical is written using the software package MatConvNet This is a software library written in MATLAB, C , and CUDA and is freely available as source code and binary. The ImageNet model is the VGG very deep 16 of Karen Simonyan and Andrew Zisserman. Beta testing by Karel Lenc and Carlos Arteta. Bugfixes typos by Sun Yushi. Used in the Oxford AIMS CDT, 2016-17.Used in the Oxford AIMS CDT, 2015-16.Used in the Oxford AIMS CDT, 2014-15.A two-dimensional lattice is a discrete grid embedded in R 2 , similar for example to a checkerboard. The stacking of a tensor bx in mathbb is the vector. Home Baking Business Tax. 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